火星探査に生成AI導入、ルート自律化　Claude活用し456m

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2026.02.10

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通信に最大で数十分の遅れが出る火星探査で、走行ルートの作成を生成AIに任せる実証が一歩進んだ。NASAのジェット推進研究所（JPL）は1月30日、火星探査車Perseveranceが、AnthropicのAIモデル「Claude」を使って計画された経路にもとづく走行を完了したと発表した。走行距離は合計456メートルに達した。

Claude活用　火星で初のAI経路計画

実証走行は昨年12月8日と10日に行われた。Perseveranceは8日に約210メートル、10日に約246メートルを走り、合計で約1500フィート（456メートル）を移動した。JPLによると、AIは「ウェイポイント」と呼ぶ到達目標点を作り、探査車が順にたどれる形で経路を組み立てた。

経路計画には、視覚と言語を組み合わせたビジョン・ランゲージ・モデルの考え方を取り入れたという。火星周回衛星Mars Reconnaissance OrbiterのHiRISEカメラ画像や、地形の傾斜などを示すデータを使い、岩場や砂地、危険な転石域を避けるルートを生成した。協力先としてAnthropicのClaudeが使われた。

デジタルツイン検証　安全確保と省力化

ただし「AIが火星で即興判断して走った」というより、地球側でAIが作った走行指令を、従来どおり地上チームが確認して送る枠組みである。JPLは、送信前に探査車の「デジタルツイン（仮想の複製）」でコマンド適合性を点検し、50万以上のテレメトリ変数を検証したとしている。Anthropicも、人のレビューで一部を微調整したと説明した。

従来は、人の運用者が画像と状態データを見ながら短い区間ごとにウェイポイントを打ち、探査車はその間を自律運転機能で進む運用が中心だった。今回の手法が定着すれば、経路作成にかかる手間を減らし、より長い走行計画や観測回数の増加につながる可能性がある。一方で、安全面の最終判断を人が担う前提は当面続く見通しだ。